同一份样本表贯通R与Python

更新：2026-10-15；状态：可用；验证范围：Python实际运行；base R完整脚本经WebR R4.6.0执行，输出语义交叉核验；本轮原生R4.4.3复跑基础案例；第三方R包仅验证另页DESeq2案例。

用两张故意顺序不同的小表练习按ID合并，保留缺失并核对两种语言的描述结果。

输入与运行

通过项目仓库中的 Code → Download ZIP，也可直接下载ZIP并解压。先按R与Python路径文件与项目组织把终端或RStudio当前目录设为根目录。examples/data/programming_measurements.csv有8个样本、1个NA；programming_metadata.csv行顺序不同，包含条件A/B与批次。数据为人工数字，不用于生物学推断。

macOS/Linux终端：

python3 examples/programming_basics.py
Rscript examples/programming_basics.R

Windows PowerShell：

python examples/programming_basics.py
Rscript examples/programming_basics.R

先确认安装页中的命令能找到解释器；Windows若只有py命令，可将第一行的python换为py。Rscript不在PATH时，不必先修改系统设置：在已打开正确项目的RStudio R控制台执行source("examples/programming_basics.R")。

Python基本表格脚本只需标准库；可选--plot需Matplotlib。R脚本只需base R，建议先通过R与Python安装环境与编辑器确认命令可用。

已运行与边界

Python 3.14.8已实际运行。R脚本在WebR的R 4.6.0 WebAssembly运行时执行，包含CSV读取、merge、缺失检查、均值、lm和base R PDF图；本轮另在原生R4.4.3执行该完整脚本，仍得到8行、1缺失、A均值2/B均值5.5和条件系数3.5。DESeq2/apeglm验证另见公开airway数据贯通DESeq2，不代表全部R包或各操作系统已测。

两种语言均得到8行、1个缺失，A组有效n=3、均值2，B组有效n=4、均值5.5。R参考A的模型截距2、B系数3.5；只是人工算术，不提供因果或组学统计结论。

检查输出

Python输出examples/output/programming/python/joined.csv、summary.json，加--plot可生成values.png。R输出examples/output/programming/r/joined.csv、summary.csv、session-info.txt和values.pdf。重复运行覆盖同名文件。

检查ID仍按原测量表对应，S04缺失保留，不因均值计算而整行消失。CSV字节格式可能不同，比较数据含义而不是要求完全相同文件。

练习

复制整个解压项目为新的练习文件夹，在副本根目录运行副本脚本。把副本测量表S02的ID改为S01，Python应报Empty or duplicate sample ID；从干净ZIP恢复该表，再把元数据S01改为S99，Python应报Sample ID sets do not match。R的stopifnot也应停止。最后恢复输入，只改变元数据行顺序，均值应保持。

Python的--output只改输出路径，不改输入；改原项目以外的一张CSV不会影响该脚本。本例明确只把空值和NA视为缺失；NaN、Infinity等非有限文本应报错，不能计入有效n。ID保留字符串，包括001的前导零。

后续读Python读取清理与合并样本表、R读取清理与合并样本表和R与Python绘图和统计入门。Python源码、R源码。